🧠 Jenseits des Kontext-Fensters: Nested Learning
Am 4. Dezember präsentierte Google Research einen Durchbruch, der die Architektur von LLMs fundamental verändern könnte. Das Problem bisher: "Catastrophic Forgetting". Wenn eine KI etwas Neues lernt, überschreibt sie oft alte Fähigkeiten. Das neue Titans-Architektur und das MIRAS-Framework (Memory-Intensive Reasoning and Adaptive Scaling) lösen dies durch ein neues Paradigma: "Nested Learning".
Wie das Gehirn: Neuroplastizität für KI
Nested Learning behandelt die Modellarchitektur und den Optimierungsalgorithmus als einheitliches System. Ähnlich wie das menschliche Gehirn durch Neuroplastizität funktioniert, können Modelle nun ihren Kernspeicher im laufenden Betrieb aktualisieren. Sie lernen inkrementell dazu, ohne das vorherige Wissen zu verlieren. Das ermöglicht massive Kontextfenster und eine echte, kontinuierliche Aneignung von Fähigkeiten.
Strategischer Vorteil: Long-Term AGI vs. Benchmark-Jagd
Während OpenAI mit GPT-5.2 auf kurzfristige Benchmark-Punkte zielt ("Code Red"), baut Google an der Infrastruktur für echte AGI. Ein Modell, das kontinuierlich lernt, ohne neu trainiert werden zu müssen, ist der "Heilige Gral" für Enterprise-Anwendungen. Gemini 3, das bereits für seine Reasoning-Fähigkeiten gelobt wird, profitiert enorm von dieser Möglichkeit, Wissen permanent zu speichern. Google positioniert sich hier nicht als der Schnellste, sondern als der Architekt der langfristig überlegenen Intelligenz.